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Java反射源码学习之旅

在我刚开始了解反射这个Java特性的时候，几乎看到的每一篇文章都会有“Java反射不能频繁使用”、“反射影响性能”之类的话语，当时只是当一个结论记下了这些话，却没有深究过为什么，所以正好借此机会来探究一下Java反射的代码。

【动画进阶】神奇的背景，生化危机4日食 Loading 动画还原

最近，在 Steam 玩一款老游戏（生化危机 4 重置版），其中，每当游戏转场的过程中，都有这么一个有趣的 Loading 动画：整个效果有点类似于日食效果，中间一圈黑色，向外散发着太阳般的光芒。本文，我们将尝试使用 CSS，还原这个效果。整个效果做出来，类似于如下两个动画效果这样：实现主体

【matplotlib 实战】--平行坐标系

平行坐标系是一种统计图表，它包含多个垂直平行的坐标轴，每个轴表示一个字段，并用刻度标明范围。通过在每个轴上找到数据点的落点，并将它们连接起来形成折线，可以很容易地展示多维数据。随着数据增多，折线会堆叠，分析者可以从中发现数据的特性和规律，比如发现数据之间的聚类关系。尽管平行坐标系与折线图表面上看起

一年一度！GitHub 开发者大会「GitHub 热点速递 v.22.45」

GitHub 是全球最大的开源社区，它的一举一动都深受每一位开源爱好者的关注。这周末刚落下帷幕的《GitHub Universe 2022》是 GitHub 发布最新产品、功能、报

CF1838A-Blackboard-List

# 题意简述在黑板上有两个数字，进行如下操作 $n-2$ 次： - 每次在黑板上选择任意两个数，将两个数的差的绝对值写在黑板上。这样你会得到一个长度为 $n (3 \le n \le 100)$ 的序列。一共 $t (1 \le t \le 100)$ 组数据。每组数据给定操作后的序列，需要

测试环境治理之MYSQL索引优化篇

测试环境这个话题对于开发和测试同学一定不陌生，大家几乎每天都会接触。但是说到对测试环境的印象，却鲜有好评，下面就主要给大家分享一次实际工作中的Mysql性能优化实践，与大家共勉~

如何做架构设计？

我们要寻求更好的技术方案，推动架构的良性演进，每一步都是经过深度思考的，而架构设计方法就是帮助我们思考的框架。通过做架构设计，我们应该提升软件的质量和效率，降低风险和成本。

任务调度之时间轮实现

在生活中太阳的东升西落，鸟类的南飞北归，四级的轮换，每天的上下班，海水的潮汐，每月的房租车贷等等，如果用程序员的视角看，这就是一个个的定时任务，在日常的开发工作中也有很多的定时任务场景

网络分层：构建信息交流的桥梁

在这篇文章中，我们将继续探讨网络分层的重要性和每个层次的功能。网络分层的优势在于每个层次的功能清晰明确，使得网络的设计和维护更加简化和灵活。网络分层的设计和实现使得我们能够在全球范围内进行高效的通信和信息交流。通过理解每个层次的功能和作用，我们可以更好地理解和解决网络中出现的问题

架构师日记-从代码到设计的性能优化指南 | 京东云技术团队

性能优化是个系统性工程，宏观上可分为网络，服务，存储几个方向，每个方向又可以细分为架构，设计，代码，可用性，度量等多个子项。本文将重点从代码和设计两个子项展开，谈谈那些提升性能的知识点。

Python:Excel自动化实践入门篇甲【留言点赞领图书门票】

说起办公自动化就离不开对excel表格的处理，现在哪个办公族不得每天面对着几份excel过日本子？

Spectre.Console-实现自己的CLI

## 引言最近发现自己喜欢用的 Todo 软件总是差点意思，毕竟每个人的习惯和工作流不太一样，我就想着自己写一个小的[Todo 项目]( https://github.com/circler3/TodoTrack )，核心的功能是自动记录 Todo 执行过程中消耗的时间（尤其面向程序员），按照自己

R语言将多景遥感影像拼接在一起的方法

本文介绍基于R语言中的raster包，遍历文件夹，读取文件夹下的大量栅格遥感影像，并逐一对每一景栅格图像加以拼接、融合，使得全部栅格遥感影像拼接为完整的一景图像的方法~

3大主流分布式事务框架详解（图文总结）

1 简要介绍随着微服务架构的不断发展，分布式系统逐渐普及到后端领域的每一个角落。在分布式系统中，跨多个服务的数据一致性一直是一个重大挑战，为解决这一挑战，分布式事务应运而生。作者在之前的文章《五种分布式事务解决方案》和《4大主流分布式算法介绍》中，详细介绍了分布式事物的解决方案以及实现原理。接

记一次 .NET某酒业业务系统崩溃分析

一：背景 1. 讲故事前些天有位朋友找到我，说他的程序每次关闭时就会自动崩溃，一直找不到原因让我帮忙看一下怎么回事，这位朋友应该是第二次找我了，分析了下 dump 还是挺经典的，拿出来给大家分享一下吧。二：WinDbg 分析 1. 为什么会崩溃找崩溃原因比较简单，用 !analyze -v 命

面试官：JVM调优，主要针对是哪一个区域？JVM内存结构是怎样的？

作为一个Java程序员，在日常的开发中，不必像C/C++程序员那样，为每一个内存的分配而操心，JVM会替我们进行自动的内存分配和回收，方便我们开发。但是一旦发生内存泄漏或者内存溢出，如果对Java内存结构不清楚，那将会是一件非常麻烦的事情！本文笔者将为大家详解Java内存结构。

Fake权限验证小例子

前言关于本地测试如何进行Fake权限验证正文在我们使用swagger调试本地接口的时候，我们常常因为每次需要填写token而耽误工作，不可能每次调试的时候都去本地测试环境请求一个token进行验证吧。上图可能是我们本地测试的时候需要填写的一个token位置，本地测试不方便。那么怎么伪造权限

R语言遍历文件夹求取其中所有栅格文件的平均值

本文介绍基于R语言中的raster包，遍历读取多个文件夹下的多张栅格遥感影像，分别批量对每一个文件夹中的多个栅格图像计算平均值，并将所得各个结果栅格分别加以保存的方法~

dense并行训练1-流水线并行

并行训练-流水线简述并行训练主要有三种策略: 数据并行训练加速比最高，但要求每个设备上都备份一份模型，显存占用比较高，但缺点是通信量大。张量并行，通信量比较高，适合在机器内做模型并行。流水线并行，训练设备容易出现空闲状态，加速效率没有DP高；但能减少通信边界支持更多的层数，适合在机器间使用。

如何利用窗口函数实现精确排名计算？

前言 SQL语句中，聚合函数在统计业务数据结果时起到了重要作用，比如计算每个业务地区的业务总数、每个班级的学生平均分以及每个分类的最大值等。然而，今天小编将为大家介绍窗口函数，与聚合函数相比，它们也是一组函数，但在使用方法和适用场景上有所不同。在本章节中，我将重点介绍窗口函数中的RANK和DENSE

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